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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.18.2016.tde-03022016-161317
Document
Auteur
Nom complet
Eduardo Rafael Llapa Rodríguez
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2005
Directeur
Jury
Gonzaga, Adilson (Président)
Colafêmina, José Fernando
Rodrigues, Evandro Luis Linhari
Titre en portugais
Segmentação de fronteiras em imagens médicas via contornos deformáveis através do fluxo recursivo do vetor gradiente
Mots-clés en portugais
Contornos deformáveis
Fluxo do vetor gradiente
Imagens médicas
Modelos deformáveis
Processamento de imagens
Resumé en portugais
Devido à variação na qualidade e ao ruído nas imagens médicas, a aplicação de técnicas tradicionais de segmentação é geralmente ineficiente. Nesse sentido, apresenta-se um novo algoritmo a partir de duas técnicas: o modelo de contornos deformáveis por fluxo do vetor gradiente (GVF deformable contours) e a técnica de espaço de escalas utilizando o processo de difusão. Assim, foi realizada uma revisão bibliográfica dos modelos que trabalham com os contornos deformáveis, os quais foram classificados em modelos paramétricos e geométricos. Entre os modelos paramétricos foi escolhido o modelo de contornos deformáveis por fluxo do vetor gradiente (GVF). Esta aproximação oferece precisão na representação de estruturas biológicas não observada em outros modelos. Desta forma, o algoritmo apresentado mapeia as bordas (edge map) e aperfeiçoa a condução da deformação utilizando uma técnica baseada em operações recursivas. Com este cálculo apoiado no comportamento de espaço de escalas, obtem-se a localização e correção de sub-regiões do edge map que perturbam a deformação. Por outro lado, é incorporada uma nova característica que permite ao algoritmo realizar atividades de classificação. O algoritmo consegue determinar a presença ou ausência de um objeto de interesse utilizando um valor mínimo de deformação. O algoritmo é validado através do tratamento de imagens sintéticas e médicas comparando os resultados com os obtidos no modelo tradicional de contornos deformáveis GVF.
Titre en anglais
Edge segmentation in medical images using the recursive gradient vector flow deformable contours
Mots-clés en anglais
Deformable contours
Deformable models
Gradient vector flow
Image processing
Medical imaging
Resumé en anglais
Due to the variation of the quality and noise in medical images, the classic image segmentation techniques are usually ineffective. In this work, we present a new algorithm that is composed of two techniques: the gradient vector flow deformable contours (GVF) and the scale-space technique using a diffusion process. A bibliographical revision of the models that work with deformable contours was accomplished, they were classified in parametric and geometric models. Among the parametric models the gradient vector flow deformable contours (GVF) was chosen. This approach offers precision in the representation of biological structures where other models does not. Thus, the algorithm improves the edge map to guide the deformation using recursive operations. With this estimation based on the behavior of the scale-space techniques it is realized, the localization and correction of sub-areas of the edge map that disturb the deformation. On the other hand, it was incorporated a new characteristic that allows the algorithm to accomplish classification activities. That is, the algorithm determines the presence or absence of a target object using a minimal deformation area. Our method was validated on both, simulated images and medical images making a comparison with the traditional GVF deformable contours.
 
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Date de Publication
2016-02-03
 
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